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2018簡體閱讀季

Python機器學習實踐:測試驅動的開發方法

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內容簡介

O』Reilly為軟件開發人員帶來革命性的「動物書」;創建第一個商業網站(GNN);組織了影響深遠的開放源代碼峰會,以至於開源軟件運動以此命名;創立了Make雜志,從而成為DIY革命的主要先鋒;公司一如既往地通過多種形式締結信息與人的紐帶。O』Reilly的會議和峰會集聚了眾多超級極客和高瞻遠矚的商業領袖,共同描繪出開創新產業的革命性思想。作為技術人士獲取信息的選擇,O』Reilly現在還將先鋒專家的知識傳遞給普通的計算機用戶。無論是通過書籍出版,在線服務或者面授課程,每一項O』Reilly的產品都反映了公司不可動搖的理念——信息是激發創新的力量。
 

目錄

前言
第1章
可能近似正確的軟件
正確地編寫軟件
編寫正確的軟件
本書計划
第2章快速介紹機器學習
什麽是機器學習
有監督學習
無監督學習
強化學習
機器學習能完成什麽
本書中使用的數學符號
結論
第3章K最近鄰算法
如何確定是否想購買一棟房子
房子的價格究竟幾何
愉悅回歸
什麽是鄰域
K最近鄰算法簡介
K先生最近的鄰居
距離
維度災難
如何選擇K
給西雅圖的房子估價
結論
第4章朴素貝葉斯分類
通過貝葉斯定理來發現欺詐訂單
條件概率
概率符號
反向條件概率(又名貝葉斯定理)
朴素貝葉斯分類器
貝葉斯推理之朴素
偽計數
垃圾郵件過濾器
標記化和上下文
結論
第5章決策樹和隨機森林
蘑菇的細微差別
使用民間定理實現蘑菇分類
找到最佳切換點
修剪樹
結論
第6章隱馬爾可夫模型
使用狀態機來跟蹤用戶行為
輸出/觀測隱含狀態
使用馬爾可夫假設化簡
隱馬爾可夫模型
評估:前向.後向算法
第7章支持向量機
第8章神經網絡
第9章聚類
第10章模型改進與數據提取
第11章將這些方法融合在一起:結論
 

詳細資料

  • ISBN:9787111581666
  • 規格:194頁 / 普通級 / 1-1
  • 出版地:大陸

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